#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_


import tensorflow as tf
import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

# 模拟异步子线程 存入样本， 主线程 读取样本

# 定义一个队列，1000
Q = tf.FIFOQueue(1000, tf.float32)

# 定义要做的事情 循环 值+1 放入队列当中
var = tf.Variable(0.0)

# 实现一个自增 tf.assign_add()
data = tf.assign_add(var, tf.constant(1.0))

en_q = Q.enqueue(data)

# 定义队列管理器op， 制定多个子线程 子线程该干什么事情

qr = tf.train.QueueRunner(Q, enqueue_ops=[en_q] * 2)

# 初始化变量op
init_op = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(init_op)
    # 开启线程管理器
    coord = tf.train.Coordinator()
    # 真正开启子线程
    threads = qr.create_threads(sess, coord=coord, start=True)

    # 主线程
    for i in range(300):
        print(sess.run(Q.dequeue()))

    # 回收你
    coord.request_stop()

    coord.join(threads)
















